電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析和數(shù)字化運(yùn)營電子書網(wǎng)盤下載免費(fèi)在線閱讀資源鏈接:鏈接:摘錄代碼:cbi2標(biāo)題:電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析和數(shù)字化。豆瓣評分:7.8出版社:機(jī)械工業(yè)出版社出版年份:2018614頁數(shù):193內(nèi)容簡介:本書對宏觀的、重要的業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行了全面、詳細(xì)、深刻、獨(dú)到的分析，多維度、立體的數(shù)據(jù)化運(yùn)營指標(biāo)和數(shù)據(jù)化運(yùn)營業(yè)內(nèi)證明的實例。

本文是為了鞏固最近學(xué)的電子商務(wù)相關(guān)的知識點(diǎn)。傳統(tǒng)零售用二八法則生存，電商靠長尾理論積累銷量。傳統(tǒng)零售是小數(shù)據(jù)，電商是大數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)零售是“物流”，零售過程是商品的流動；電子商務(wù)是一個“信息流”，客戶通過搜索、比較、評論、分享產(chǎn)生信息，達(dá)到購買的目的。傳統(tǒng)零售講究體驗，電商講究服務(wù)和效率。傳統(tǒng)零售在做加法，電商在做乘法。傳統(tǒng)零售通過一家店擴(kuò)大影響力，電商通過資金投入快速搶占市場。

總結(jié):電商和傳統(tǒng)零售雖然有千差萬別，但都是零售，融合是他們注定的趨勢，也就是現(xiàn)在火熱的新零售。傳統(tǒng)零售的數(shù)據(jù)主要包括進(jìn)銷存數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)。電商的數(shù)據(jù)復(fù)雜得多，數(shù)據(jù)源渠道也多樣化。電商的數(shù)據(jù)來源廣泛，品牌交易平臺上提供常規(guī)的流量數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、會員數(shù)據(jù)。一些第三方網(wǎng)站也提供數(shù)據(jù)來源和分析功能。1.百度統(tǒng)計:包括流量相關(guān)網(wǎng)站統(tǒng)計、推廣統(tǒng)計、移動統(tǒng)計。

對于大多數(shù)服務(wù)來說，動作的準(zhǔn)確度是有限的，所以分析的準(zhǔn)確度不會太高。同時，統(tǒng)計方法的量化模型無法用業(yè)務(wù)邏輯解釋，只能預(yù)測。電子商務(wù)運(yùn)營有四個基本數(shù)據(jù)指標(biāo)，對實際業(yè)務(wù)意義不大，具體如下:第一個指標(biāo):商品集中度，指商品占銷售量或銷售額80%的數(shù)量或比例(具體數(shù)字可自行商定)。

1。根據(jù)用戶畫像，可以洞察用戶畫像，也就是用戶信息標(biāo)注。通過收集用戶的社交屬性、消費(fèi)習(xí)慣、偏好特征等維度的數(shù)據(jù)，可以進(jìn)一步刻畫用戶或產(chǎn)品的特征，并對這些特征進(jìn)行分析統(tǒng)計，挖掘潛在的價值信息，從而抽象出用戶的信息全景。首先，你需要創(chuàng)造用戶對你品牌的認(rèn)知，并把他們引到你的店門口。例如，通過宜信ABI，你可以看到網(wǎng)站訪問者的人口統(tǒng)計信息，如年齡和性別。

這些洞察可以幫助你做用戶畫像。2.根據(jù)渠道數(shù)據(jù)分析用戶來源對于電商賣家來說，分析“訪問量”最重要的是分析“流量來源”。通過對不同流量來源的“量”和“付費(fèi)轉(zhuǎn)化率”的分析，找出“付費(fèi)轉(zhuǎn)化率”較高的流量來源，并找到改善的方法，既能增加訪問量，又能提高整體的“付費(fèi)轉(zhuǎn)化率”。此時，工具數(shù)據(jù)分析可以提供不同渠道的性能概況，并給出目標(biāo)轉(zhuǎn)化率。

E-commerce數(shù)據(jù)分析，往往通過以下步驟:建立完整的數(shù)據(jù)跟蹤系統(tǒng)，對獲得的數(shù)據(jù)報告進(jìn)行分析，找出問題，對數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的問題提出解決方案，評估解決方案的實施成本，開始改進(jìn)。首先，建立數(shù)據(jù)跟蹤系統(tǒng)。電子商務(wù)網(wǎng)站中不可或缺的是網(wǎng)站的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，通?？梢酝ㄟ^安裝數(shù)據(jù)追蹤工具來實現(xiàn)，如GoogleAnalytics、CNZZ等。

另外，除了點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，還需要其他數(shù)據(jù)。比如不同的銷售渠道會涉及到不同的數(shù)據(jù):搜索引擎優(yōu)化、搜索引擎站長工具后臺數(shù)據(jù)、其他SEO數(shù)據(jù)、搜索引擎營銷(競價)競價后臺數(shù)據(jù)、社交媒體、社交媒體后臺數(shù)據(jù)、展示廣告平臺數(shù)據(jù)等。第二，分析這些背景拉出來的報道，看趨勢，根據(jù)不同維度找出問題。第三，根據(jù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的問題，提出解決方案。

核心指標(biāo):uv、轉(zhuǎn)化率、客單價、毛利率、roi提升、重復(fù)購買率。在核心指標(biāo)的基礎(chǔ)上，逐步對媒體、用戶、商品、營銷等對象做出細(xì)化指標(biāo)；同時監(jiān)控內(nèi)部運(yùn)營績效:客服、貨物、倉儲物流等。數(shù)據(jù)分析有兩個層次:一是網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析，針對產(chǎn)品。圍繞產(chǎn)品如何工作進(jìn)行閉合路徑分析。得出產(chǎn)品點(diǎn)擊是否流暢，功能顯示是否完善的結(jié)論。

第二，研究客戶拜訪的重點(diǎn)，挖掘客戶的潛在需求。如果是面向交易的電子商務(wù)網(wǎng)站，就要研究如何高效促成交易，能否有聯(lián)合下單！魔方是一個大數(shù)據(jù)模型平臺，是一個基于服務(wù)總線和分布式云計算的數(shù)據(jù)分析挖掘工具平臺，它使用分布式文件系統(tǒng)存儲數(shù)據(jù)，支持海量數(shù)據(jù)的處理。采用多種數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。